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微细电极形状损耗分类预测及控形方法分析

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为实现微细电火花孔加工的电极形状损耗形式的分类预测,选择SVM支持向量机、BP神经网络、Logistic回归、KNN临近算法四种典型的分类算法,分别建立了微细电极损耗形式的分类模型,并根据分类情况,结合理论分析,探讨了形状控制的一般方法,同时设计了验证实验.结果表明:Logistic回归模型最为合适,能较好贴合实验数据;在小的脉冲能量下选取大的脉冲宽度有利于实现电极的均匀损耗,且此种方法具有一定的通用性.研究成果初步实现了微细电极的形状预测与控制,对提高微细电火花加工精度具有一定的指导意义.
Shape Wear Form Prediction and Analysis of Shape Control Method of Micro Electrode

王慧、王元刚、李晓鹏

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大连大学机械工程学院,辽宁大连116622

微细电火花孔加工 形状损耗 分类模型 控形方法

国家自然科学基金资助项目

51005027

2020

电加工与模具
苏州电加工机床研究所 中国机械工程学会特种加工分会

电加工与模具

CSTPCD
影响因子：0.285
ISSN：1009-279X
年,卷(期)：2020.(5)
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